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第1章 通信中随机信号分析1

1.1随机过程的一般表述1

1.1.1随机过程的概率分布2

1.1.2随机过程的特征函数3

1.1.3随机过程的数字特征4

1.2平稳随机过程6

1.2.1平稳随机过程6

1.2.2平稳随机过程的数字特征6

1.2.3平稳随机过程的相关函数与功率谱密度8

1.3高斯随机过程10

1.3.1高斯过程10

1.3.2亚高斯和超高斯过程11

1.4系统对随机信号的响应12

1.4.1输入为随机过程时线性系统的输出及其特性12

1.4.2随机信号通过理想线性系统17

1.4.3随机信号通过非线性系统23

1.5复随机过程30

1.5.1复随机变量30

1.5.2复随机过程30

1.6窄带随机过程32

1.6.1希尔伯特变换32

1.6.2解析过程34

1.6.3窄带随机过程35

1.7窄带高斯过程38

1.7.1窄带高斯过程的一维概率分布38

1.7.2窄带高斯过程的二维概率分布39

1.7.3窄带高斯过程包络平方的概率分布41

1.8正弦波加窄带高斯过程42

1.8.1正弦波加窄带高斯过程的表示42

1.8.2条件二维联合概率密度函数42

1.8.3包络和相位的条件概率密度函数43

1.8.4正弦波与窄带随机过程之和的包络平方的概率密度函数45

习题46

第2章 通信信道49

2.1概述49

2.1.1通信信道模型49

2.1.2通信信道仿真50

2.1.3离散信道模型50

2.1.4仿真方法论50

2.2通信信道特性50

2.2.1大尺度衰落51

2.2.2小尺度衰落51

2.2.3信道参数54

2.2.4衰落类型57

2.2.5信道包络统计分布特性59

2.2.6信号功率谱模型61

2.3标量信道62

2.3.1平坦衰落信道模型62

2.3.2平坦衰落信道模型仿真65

2.3.3频率选择性衰落信道建模67

2.4向量信道71

2.4.1单输多输出（SIMO）系统的向量信道72

2.4.2多输入多输出（MIMO）信道77

第3章 自适应滤波算法81

3.1自适应滤波原理81

3.1.1自适应滤波器的分类81

3.1.2自适应滤波器的基本构成81

3.1.3自适应过程82

3.1.4可编程滤波器83

3.2自适应系统性能准则86

3.2.1均方误差（MSE）性能测度86

3.2.2最大信噪比（MSNR）准则88

3.2.3最大似然（ML）准则89

3.2.4最小噪声方差（MNV）准则90

3.3自适应算法91

3.3.1最小均方（LMS）算法91

3.3.2序贯回归（SER）算法98

3.3.3 RLS算法102

3.3.4样本矩阵求逆（SMI）算法106

习题109

第4章 空间分集112

4.1概述112

4.2分集增益114

4.3接收天线分集115

4.4分集重数与信道可变性117

4.5分集合并117

4.5.1选择式合并118

4.5.2最大比值合并120

4.5.3等增益合并122

4.5.4切换合并126

习题129

第5章 码间干扰与信道均衡131

5.1数字PAM基带传输及码间干扰131

5.1.1码间干扰与数字基带传输系统131

5.1.2无码间干扰基带传输特性133

5.1.3存在噪声和ISI时的最佳接收机137

5.2眼图141

5.3信道均衡142

5.3.1基带传输系统的等效传输模型143

5.3.2置零条件143

5.4线性均衡144

5.4.1信道的等效离散时间模型144

5.4.2基于峰值失真准则的迫零均衡器144

5.4.3基于最小均方误差准则（MMSE）的均衡器148

5.5判决引导自适应均衡器150

5.6自适应判决反馈均衡器152

5.7调制解调器和自适应均衡器的连接153

习题155

第6章 通信信道的盲均衡158

6.1 Bussgang算法158

6.1.1实基带信道的Bussgang算法158

6.1.2复基带信道的Bussgang算法161

6.2三种经典的Bussgang算法162

6.2.1判决引导算法162

6.2.2 Sato算法163

6.2.3 Godard算法163

6.3常数模算法及其性能分析164

6.3.1常数模算法164

6.3.2常数模算法性能分析165

6.4基于高阶统计量的盲均衡算法169

6.4.1高阶统计量基础理论169

6.4.2基于倒三谱的自适应盲均衡算法172

6.4.3基于循环倒谱的盲均衡算法175

6.4.4超指数迭代盲均衡算法176

6.5基于空间分集的盲均衡算法179

6.5.1基于选择式合并的空间分集均衡器179

6.5.2基于等增益合并的空间分集均衡器180

6.5.3修正的等增益空间分集均衡算法181

6.6基于变参误差函数的常数模算法184

6.6.1三种误差函数及性能分析184

6.6.2算法及其仿真188

6.7基于分数间隔的盲均衡算法191

6.7.1多采样率理论191

6.7.2多信道系统模型及其性能分析192

6.7.3基于T／2分数间隔的常数模盲均衡算法195

6.7.4基于T／4分数间隔的常数模盲均衡算法197

6.8基于正交幅度调制系统的级联盲均衡算法199

6.8.1基于正交幅度调制系统的级联盲均衡器200

6.8.2性能仿真200

习题201

第7章 阵列信号处理204

7.1阵列的基本原理204

7.1.1空间信号205

7.1.2调制解调206

7.1.3阵列信号模型207

7.1.4阵列天线接收信号向量211

7.1.5空间采样212

7.2波束形成213

7.2.1波束响应与波束模式214

7.2.2波束形成器增益216

7.2.3空间匹配滤波器217

7.2.4阵列孔径和波束形成分辨率218

7.2.5锥化截取波束形成219

7.3最佳阵列处理方法221

7.3.1最佳波束形成器221

7.3.2最佳波束形成器的特征根分析223

7.3.3干扰消除性能224

7.3.4锥化截取最佳波束形成225

7.3.5广义的旁瓣消除器226

习题227

第8章 自适应阵列信号处理230

8.1自适应天线系统的权向量230

8.1.1自适应阵列的最佳权向量230

8.1.2权向量的自适应更新算法232

8.2基于常数模算法的阵列信号处理233

8.2.1最速下降常数模算法233

8.2.2最小二乘常数模算法235

8.3微扰法238

8.4分块自适应波束形成241

8.4.1样本矩阵求逆241

8.4.2 SMI波束形成器的对角线加载244

8.4.3基于最小二乘法的SMI波束形成器实现246

8.5恒模阵列247

8.5.1自适应噪声对消247

8.5.2恒模阵列与对消器的组合249

8.5.3恒模阵列的性能分析250

8.5.4级联的恒模阵列与对消器组合252

8.5.5输出信干噪比和信噪比253

8.6子空间的自适应阵列算法254

8.6.1信号模型与最佳组合254

8.6.2基于子空间的自适应阵列算法255

习题257

参考文献259